MBBR followed by microfiltration and reverse osmosis as a compact alternative for advanced treatment of a pesticide‐producing industry wastewater towards reuse
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The treatment of a chemical industry wastewater with the goal of reuse was evaluated in a three‐step process. First, the industrial waste stream underwent biological treatment in a two‐stage moving‐bed biofilm reactor (MBBR) system, which allowed achieving average effluent chemical oxygen demand (COD), dissolved organic carbon (DOC), ammonium, total nitrogen (TN), and total suspended solids (TSS) concentrations of 45.5, 27.2, 1.0, 34.2, and 210 mg/L, respectively. Salt and TSS concentrations after the MBBR process were still not compatible with the requirements for effluent reuse and the silt density index (SDI 15 ) was found to be > 6.5, making a direct reverse osmosis (RO) application impractical. By employing microfiltration (MF) downstream of the biological treatment, no salt removal was observed, but the SDI 15 was reduced to around 2, enabling final RO application. Long‐term RO experiments conducted at different pressures (1.5–3.0 MPa) showed that biofouling became more severe under higher pressures, leading to the enhancement of the permeate flux drop. Rejection of DOC, TN, and salt by RO corresponded to 97.8 %, 89 %, and 99 %, respectively. The combined MBBR/MF/RO process allowed the production of a high‐quality effluent appropriate for direct reuse in the industry as feed water in cooling towers, steam boilers, and general industrial process activities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».